本文纯属个人见解，可能是正经的胡扯。
在最近的工作中突然冒出来几个使用倾斜摄影模型的项目，数据量都是TB级的，面对这样大的数据，传统的处理方式已经不太管用了，下面我们就来掰扯下这么大的数据量到底怎么处理。
1、数据组织
大数据的情况下，建议采用多层文件结构的方式组织数据，将数据进行合理的分块，方便后续处理的多机并行处理，提高处理效率。那什么是多层文件结构，如下图：
文件结构.png
数据这样组织的前提需要所有模型的中心点坐标相同，如果不同需要对中心点进行修改，当前修改模型中心点只支持投影坐标系。
修改中心点.png
2、分块数据处理
倾斜摄影模型的处理主要包括两部分：合并根节点和转s3m。
合并根节点层级通常设置1或者2，不建议设置值过大，设置过大的情况下会导致单文件过大，最终应用的时候效率不高，适得其反的效果。
合并根节点.png
3、合并配置文件
数据是分块处理的，如果分别每块作为一个图层进行加载，会导致图层数量非常多，反而加载性能不高，所以需要对图层进行合并。
当前还只能手动对scp文件进行合并，在块的最外层新创建一个scp，然后手动将scp中的文件路径节点拷贝到新scp中，在这个过程中需要注意保证相对路径正确。
4、大面积倾斜摄影模型的管理
在现在的项目中，城市级别的倾斜摄影模型在逐渐应用，对倾斜摄影模型的管理就成为一个亟待解决的问题，倾斜摄影模型如何快速入库、标准化图幅管理、数据快速更新成为一个研究的课题。我这里只抛砖引玉，欢迎讨论。
